keras faster r-cnn源代码解析（五）——小结

    至此，faster r-cnn整个网络构建过程就已经清楚了，剩下的没有深入探究的主要有loss函数，但loss函数相对简单，可以参考http://geyao1995.com/Faster_rcnn%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%AC%94%E8%AE%B0_loss/#more。还有如何在控制台中显示训练过程中的信息，如loss的值，进度条，以及如何利用tensorboard进行可视化等等，这些内容都和faster r-cnn核心无关。需要用到的时候直接参考一下代码即可。

    深入学习之后就会发现faster r-cnn有点类似于暴力破解法，就是在原图上画无数个Anchor，找到其中和GTbox最近接的Anchor，然后用这些Anchor训练一个网络，然后用这个网络在feature map上在画无数个ROI（实际上就是Anchor，不同的叫法而已），然后再根据一些挑选出来的好的ROI训练一个分类器。

   本来想将（一）中提到的几篇文章综合起来写一个从零开始理解faster r-cnn，但无奈眼不高手更低，组织这些内容光是想想就需要很久，实在没有这个精力去搞这东西了。但为了防止自己淡忘，还是将自己阅读代码和注释的过程记录了下来，这样后来学习的同学将这几篇结合起来并反复2/3个回合应该就能更快速的理解faster r-cnn了。